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J-GLOBAL ID：201802210175896388   整理番号：18A0018768

Rh/MgAl_2O_4触媒上でのグリセロールの水蒸気改質の理論的及び実験的研究【Powered by NICT】

A theoretical and experimental study of glycerol steam reforming over Rh/MgAl₂O₄ catalysts

著者 (4件)： Zarei Senseni Alireza (Catalyst and Advanced Materials Research Laboratory, Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Meshkani Fereshteh (Catalyst and Advanced Materials Research Laboratory, Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Seyed Fattahi Seyed Mohsen (Catalyst and Advanced Materials Research Laboratory, Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Rezaei Mehran (Catalyst and Advanced Materials Research Laboratory, Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 154  ページ： 127-137  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0552A  ISSN： 0196-8904  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,逆伝搬人工神経回路網(ANN)モデリングアプローチは,充填層管型反応器におけるRh/MgAl_2O_4触媒上でのグリセロールの水蒸気改質反応の調査のために使用した。実験はモデルを訓練するためのと同様に触媒グリセロール水蒸気改質プロセスのANN予測能力を評価するための設定適切な実験データを提供するために実施した。これに関連して,0から20 300分までに35,000と70,000ml H~( 1)g~( 1)間のガス毎時空間速度(GHSV),300°Cから600°Cへの反応温度,水/グリセロール比(供給比)で3~9および時間のような蒸気改質プロセスにおいて重要なパラメータを実験とモデリング展望から検討した。得られたANNの結果は実験値と非常に良く一致した。ANNモデルは,トレーニングデータのために高い相関(R=0.9995)と非常に低い誤差(MSE=1.2317× 10~ 4)によるグリセロール水蒸気改質の実験結果を予測した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 固定層 ,  *触媒 ,  モデリング ,  *水蒸気改質 ,  反応温度 ,  管型反応器 ,  空間速度 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル ,  脂肪族アルコール ,  ポリオール
準シソーラス用語： 予測能力 ,  *実験研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Rh/MgAl_2O_4触媒 ,  グリセロール ,  水蒸気改質 ,  人工ニューラルネットワーク ,  モデリング

分類 (2件)： 気体燃料の製造  (YE02030F) ,  反応操作(単位反応)  (XE01040I)

物質索引 (1件)： グリセロール

タイトルに関連する用語 (6件)： Rh ,  触媒 ,  グリセロール ,  水蒸気改質 ,  理論 ,  実験的研究